用Python语言根据Excel文件的数据:建筑面积、总层数、楼层、实用面积和房价训练一个多元线性回归模型，编程并展示模型方程

在Python中，我们可以使用pandas库读取Excel文件，sklearn库来创建和训练多元线性回归模型。首先，确保已安装所需的库，如`pandas`, `numpy`, 和 `sklearn`。以下是实现这一过程的步骤：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 加载数据：

# 假设文件名为'data.xlsx'
data = pd.read_excel('data.xlsx')
X = data[['建筑面积', '总层数', '楼层', '实用面积']]  # 输入特征
y = data['房价']  # 目标变量

3. 数据预处理（划分训练集和测试集）：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 创建并训练模型：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

5. 获取模型方程（系数）：

intercept = model.intercept_
coefficients = dict(zip(X.columns, model.coef_))
print(f"模型方程为: {intercept} + {', '.join([f'{feature}: {coef}' for feature, coef in coefficients.items()])}")

这将输出模型的截距项和每个特征对应的系数，可以表示为回归方程式。

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